零充分混合介导变量的因果中介分析
统计方法学
2025-07-22 v1
摘要
因果中介分析是量化由中间变量从原因传递到结果中的效应的重要统计工具。目前中介分析方法在处理混合介导变量数据方面存在空白，这些数据具有零膨胀、多模态和异常行为。我们从有限混合分布的角度提出了一种创新方法，用于灵活建模零充足混合介导变量。在建模这些介导变量时，考虑了多种数据类型，包括零充足对数正态混合、零充足泊松混合和零充足负二项混合。推导了一种两部分中介效应，以更好地理解归因于数值变化以及归因于从0到1的二元变化对结果的影响。通过EM算法获得最大似然估计，以考虑未观察到的混合成员身份以及观察到的零是否为真零或假零。通过模型选择准则选择混合组件的最优数量。仿真研究和神经科学研究中的应用结果表明，所提方法的性能优于标准中介分析方法。
引用
@article{arxiv.2507.15164,
title = {Causal Mediation Analysis for Zero-inflated Mixture Mediators},
author = {Meilin Jiang and Seonjoo Lee and A. James O'Malley and Pengfei Li and Zhigang Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.15164},
year = {2025}
}